Unreadiness for hospital discharge predicts readmission among cardiac patients: results from the national DenHeart survey
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Readiness for hospital discharge describes a patient's perception of feeling prepared to leave the hospital. In mixed patient populations, readiness for hospital discharge has shown to predict readmission and mortality in the short term. The objectives of a population of men and women with cardiac diseases, were to investigate: (i) whether readiness for hospital discharge predicts readmission and mortality within 1-year post-discharge, as well as (ii) the association between 'physical stability', 'adequate support', 'psychological ability', and 'adequate information and knowledge' and readiness for hospital discharge. METHODS AND RESULTS: Data from the national cross-sectional survey DenHeart were used and included patients with cardiac diseases at hospital discharge. Readiness for hospital discharge was evaluated by one self-reported question, and attributes were illuminated by Short-Form-12, the Edmonton Symptom Assessment Scale and ancillary questions. Data were combined with national registries at baseline and at 1-year follow-up. Cox proportional-hazards model were used to regress readmission and mortality. The analysis included 13 114 patients (response rate: 52%). The majority responded that they felt ready for hospital discharge (95%). Feeling unready (n = 618) was a predictor of 1 year, all-cause readmission among women and men [hazard ratio (HR) = 1.43, 95% confidence interval (CI) 1.18-1.74; HR = 1.59, 95% CI 1.34-1.90]. No significant results were found on all-cause mortality. The four attributes were associated with unreadiness at hospital discharge. CONCLUSION: Not feeling ready for hospital discharge was a predictor of increased readmission risk in women and men with cardiac disease during 1 year after hospital discharge. Four attributes were significantly impaired in patients feeling unready for hospital discharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».